# 图像的灰度直方图
#   dst = cv.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges[,hist[,accumulates]])
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
filename = r'pic6.jpg'
img = cv.imread(filename)         #读入图像
gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)    #将彩色图像转化为灰度图像
plt.hist(gray.ravel(),256,[0,256])    #计算灰度直方图
plt.show()
#大津算法进行图像的分割............................................
# python实现
#  retval,dst = cv.threshold(src,thresh,maxval,type[,dst])
import cv2 as cv
import numpy as np
# 读入图像
filename = r'pic6.jpg'
img = cv.imread(filename)
gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)     #将彩色图像转化为灰度图像
retval,dst = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_OTSU)  #大津算法实现图像的分割
cv.imshow("resource image",img)
cv.imshow("dst",dst)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

#首先计算灰度直方图,然后使用大津算法进行分割，其分割结果为：
#从灰度直方图我们可以看出在像素为130左右时出现的频率为最高。
# 因此用大津算法分割后其最佳的阀值为像素130左右时，其目标和背景之间的差异为最大。从大津算法分割图中我们也能看出。


